Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Kỹ thuật lập trình
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 123
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 123
Thụy Vân
88
9
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Tham khảo tài liệu 'lập trình c# all chap "numerical recipes in c" part 123', công nghệ thông tin phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 564 Chapter 13. Fourier and Spectral Applications for specific situations and arm themselves with a variety of other tricks. We suggest that you do likewise as your projects demand. CITED REFERENCES AND FURTHER READING Hamming R.W. 1983 Digital Filters 2nd ed. Englewood Cliffs NJ Prentice-Hall . Antoniou A. 1979 Digital Filters Analysis and Design New York McGraw-Hill . Parks T.W. and Burrus C.S. 1987 Digital Filter Design New York Wiley . Oppenheim A.V. and Schafer R.W. 1989 Discrete-Time Signal Processing Englewood Cliffs NJ Prentice-Hall . Rice J.R. 1964 The Approximation of Functions Reading MA Addison-Wesley also 1969 op. cit. Vol. 2. Rabiner L.R. and Gold B. 1975 TheoryandApplication of Digital SignalProcessing Englewood Cliffs NJ Prentice-Hall . 13.6 Linear Prediction and Linear Predictive Coding We begin with a very general formulation that will allow us to make connections to various special cases. Let y a be a set of measured values for some underlying set of true values of a quantity y denoted ya related to these true values by the addition of random noise y a ya na 13.6.1 compare equation 13.3.2 with a somewhat different notation . Our use of a Greek subscript to index the members of the set is meant to indicate that the data points are not necessarily equally spaced along a line or even ordered they might be random points in three-dimensional space for example. Now suppose we want to construct the best estimate of the true value of some particular point y as a linear combination of the known noisy values. Writing y 2 d ay a x 13.6.2 we want to find coefficients d a that minimize in some way the discrepancy x . The coefficients d a have a star subscript to indicate that they depend on the choice of point y . Later we might want to let y be one of the existing ya s. In that case our problem becomes one of optimal filtering or estimation closely related to the discussion in 13.3. On the other hand we might want y to be a completely new point. In that case
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 160
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 121
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 122
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 123
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 124
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 125
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 126
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 127
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 128
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 129
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.